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计算最坏情况执行时间... - AbsInt
以前，处理器的行为非常确定。指令的延迟是一个常数，即它不依赖于执行该指令之前发生的事情。内部指令（add、mul 或等）以及访问内存或 IO 等外部设备的指令都是如此。为了提高其平均计算能力，现代处理器配备了加速机制，导致指令的执行时间各不相同。因此，指令的持续时间取决于在它之前执行的内容。这种“历史影响”可能非常深远，并且与它影响的指令没有逻辑相关性。这种机制的一个例子是缓存。事实上，根据通向加载指令的执行路径，包含要加载的数据的内存行可能已经在数据缓存中（命中），也可能不在，要么尚未加载（未命中），要么已经删除（由于替换而未命中）。还有许多其他加速机制，如乱序执行、分支预测、推测访问、“超标量”、处理单元复制（例如两个整数单元）、存储缓冲区、地址流水线等。
人机混合智能方案
摘要 — 本文研究了一种在边缘云协作框架下的视频服务增强策略，其中视频缓存和交付决策分别在云端和边缘进行。我们的目标是在统计延迟约束和边缘缓存容量约束下保证视频编码率方面的用户公平性。开发了一种混合人机智能方法来提高视频缓存的用户命中率。具体而言，首先通过合并分解机 (FM) 模型和多层感知器 (MLP) 模型来表征个人用户兴趣，其中低阶和高阶特征可以同时很好地学习。此后，构建了一个社会意识相似性模型，将个人用户兴趣转移到群体兴趣，在此基础上可以选择视频进行缓存。此外，提出了一种双二分探索方案来优化无线资源分配和视频编码率。最终通过使用真实数据集的大量实验验证了所提出的视频缓存方案和视频传输方案的有效性。
通过微型神经网络实现移动存储中节省空间的 FTL
摘要 我们提出了 RQFTL，一种用于移动存储控制器的基于需求的 FTL，与最先进的技术相比，它可以提高有效的逻辑到物理 (L2P) 地址转换缓存容量。RQFTL 以压缩形式存储大部分 L2P 缓存，并采用一种名为 RQRMI 的学习数据结构，该结构利用微型神经网络快速找到缓存中的正确转换条目。RQFTL 使用神经网络推理进行缓存查找，并快速重新训练神经网络以有效处理 L2P 缓存更新。它经过专门优化，可实现对分散读取访问的高覆盖率，使其适用于移动游戏等流行的读取倾斜工作负载。我们根据 Google Pixel 6a 手机上收集的流行现代移动应用程序（包括游戏、视频编辑和社交网络应用程序）的长达数小时的真实 I/O 跟踪来评估 RQFTL。我们表明，在这些工作负载中，RQFTL 的表现优于所有最先进的 FTL，与 DFTL 相比，其有效 L2P 缓存容量提高了一个数量级以上，比最近的 LeaFTL 提高了 5 倍。因此，在相同的 SRAM 容量下，它与 DFTL 和 LeaFTL 相比分别实现了 65% 和 25% 的低失效率，并且允许将控制器的总 SRAM 容量减少到 LeaFTL 的三分之一左右。
计算机硬件 - 单元2：处理设备
系统单元内的设备：a）系统单元定义，组件和零件。b）主板定义，组件和零件。c）中央处理单元CPU定义，组件和零件。d）内存（内部/主存储）RAM和ROM，内存缓存，CMOS，测量计算机内存的单位计算机数据表示和编号系统
LED 驱动控制/键盘扫描专用集成电路TM1650
接口和TM1650 通信，在输入数据时当SCL 是高电平时，SDA 上的信号必须保持不变；只有SCL 上的 时钟信号为低电平时，SDA 上的信号才能改变。数据输入的开始条件是SCL 为高电平时，SDA 由高变
FreNox RISC-V
硬件 RV32IMAS 32 位、乘法/除法、原子、监控器 5 级 - 哈佛架构 iMMU、dMMU（1 - 128 个条目） 8 路关联缓存 (4 - 32k) 缓存一致性 (DMA) I/O 空间
数据宇宙——数据是根本的宇宙
数据宇宙：以数据为基础的宇宙 探索基于数据的现实的基础 简介 几个世纪以来，哲学家和科学家一直在争论现实的本质。它是由物质、神圣本质还是其他完全不同的东西组成的？量子力学、信息论和数字物理学的最新进展提出了一种根本的可能性：数据是宇宙的基本物质。 在本文中，我提出了数据宇宙假说，这是一个概念框架，其中现实最好被理解为不断发展的数据交互网络。意识、时空甚至物质本身都作为这个宏大的计算结构中的高阶现象出现。 --- 1. 现实的本质：从原子到信息物质作为数据聚合的幻觉 传统物理学用粒子和力来描述宇宙，但量子力学挑战了这种观点。在最小的尺度上，粒子的行为更像是信息的概率波而不是固体物体。这表明我们所感知的“物理现实”是底层数据结构的更高层次的体现。量子叠加：一个粒子在测量之前处于多种状态——这是未解析数据而非固有材料属性的一个例子。纠缠：粒子之间的瞬时连接表明现实是一个相互连接的信息网络，而不是孤立的对象。波函数坍缩：测量从一组可能性中“选择”一个现实，类似于检索或写入数据，而不是发现固定状态。如果物质是数据的衍生物，那么我们必须重新思考什么构成了“存在”本身。我们可能处理的不是空间中移动的物体，而是不断发展的数据晶格中的节点。--- 2. 意识作为一种数据处理现象 思维作为一种递归算法
新型非常规超导体UTe2 的单晶生长方法研究进展
度变化。数据来源于文献[1]。图2。第一个发现UTE 2超导率：（a）电阻率的温度依赖性； （b）低温特异性热数据的电贡献的温度依赖性。数据取自参考。[1]。
Dell PowerStore：数据效率
该设备还使用每个节点中的内置电池为 NVRAM 驱动器提供电池备份。插槽 21 和 23 连接到节点 A 的内部电池设备，而节点 B 为插槽 22 和 24 供电。由于 NVRAM 驱动器包含易失性和非易失性介质，因此需要电池备份。易失性介质提供快速访问速度，并在设备正常运行时用作系统内写入缓存的备份位置。如果设备电源中断或系统关闭，则易失性写入缓存将转移到 NVRAM 驱动器内的非易失性介质。当写入缓存信息安全存储后，驱动器的电源将被切断，系统完成关机操作。NVRAM 设计和操作取代了保护 DRAM 写入缓存内容的需要。
全新 IBM Power 795 系统提供出色性能...
• 795 CEC 是 20U 高、24 英寸机架式设备。它包含系统处理器、内存、冗余系统服务处理器、I/O 抽屉连接功能和相关组件。它安装在电源子系统正下方。• 795 最多可安装 8 个 POWER7 处理器模块。每个处理器模块包含四个 6 核或 8 核 SCM。每个 SCM 均由 2048 KB 的 L2 缓存和 32 MB 的 L3 缓存支持。6 核 SCM 运行在 3.72 GHz。8 核 SCM 运行在 4.00 GHz 或 4.25 GHz。每个 8 核 SCM 都能够在标准、4.00 GHz 吞吐量模式和 4.25 GHz TurboCore 模式之间切换。在 TurboCore 模式下，每个 8 核 SCM 最多可运行四个活动内核和 32 MB 的 L3 缓存，是标准模式下每个内核 L3 缓存的两倍。